EEG-EMG-Kohärenz bei Rhonchopathie-Patienten unter Verwendung eines Support Vector Machine-Algorithmus [Abstract]

  • Einleitung: Untersucht wurde, ob die EEG-EMG-Kohärenz die Differenzierung zwischen Rhonchopathie-Patienten ohne obstruktive Schlafapnoe (OSA) und Patienten mit OSA eines gering-, mäßig- oder schwergradigen Ausmaßes erlaubt. Methoden: Polysomnographische Aufzeichnungen von 102 Rhonchopathie-Patienten (33 weiblich Alter: 53,74 ± 12,4 Jahre) wurden mit der Multitaper-Kohärenz-Methodik (MTM) analysiert. Die Aufnahmen umfassten u.a. die C3- und C4-EEG-Kanäle und einen Kinn-EMG-Kanal. Vier Epochen (30 Sekunden, manuell nach AASM 2007-Kriterien klassifiziert) jedes Schlafstadiums wurden markiert (insgesamt 1632 Epochen), die in die Klassifikation-Analysen aufgenommen wurden. Die erhobenen Datensätze wurden als Input für den support vector machine (SVM) – Algorithmus eingegeben, um die 4 verschiedenen OSA-Schweregrade zu klassifizieren. Zwanzig Patienten hatten an einer milden (RDI ≥10/h und < 15/h), 30 Patienten an einer mäßigen (RDI ≥15/h und < 30/h) und 27 Patienten an einer schwerenEinleitung: Untersucht wurde, ob die EEG-EMG-Kohärenz die Differenzierung zwischen Rhonchopathie-Patienten ohne obstruktive Schlafapnoe (OSA) und Patienten mit OSA eines gering-, mäßig- oder schwergradigen Ausmaßes erlaubt. Methoden: Polysomnographische Aufzeichnungen von 102 Rhonchopathie-Patienten (33 weiblich Alter: 53,74 ± 12,4 Jahre) wurden mit der Multitaper-Kohärenz-Methodik (MTM) analysiert. Die Aufnahmen umfassten u.a. die C3- und C4-EEG-Kanäle und einen Kinn-EMG-Kanal. Vier Epochen (30 Sekunden, manuell nach AASM 2007-Kriterien klassifiziert) jedes Schlafstadiums wurden markiert (insgesamt 1632 Epochen), die in die Klassifikation-Analysen aufgenommen wurden. Die erhobenen Datensätze wurden als Input für den support vector machine (SVM) – Algorithmus eingegeben, um die 4 verschiedenen OSA-Schweregrade zu klassifizieren. Zwanzig Patienten hatten an einer milden (RDI ≥10/h und < 15/h), 30 Patienten an einer mäßigen (RDI ≥15/h und < 30/h) und 27 Patienten an einer schweren OSA (RDI ≥30/h) gelitten. 25 Patienten hatten ein RDI < 10/h. Der AUC (area under the curve)-Wert wurde bei jeder ROC (receiver operator curve)-Kurve errechnet. Ergebnisse: Mithilfe der EEG-EMG-Kohärenz konnte unter Verwendung eines SVM-Algorithmus zwischen den Rhonchopathie-Patienten ohne OSA und den OSA-Patienten der jeweiligen 3 Schweregrad-Gruppen unterschieden werden. Bei milder OSA lag der AUC-Wert bei 0.616 (p = 0.024), bei mäßiger OSA lag der AUC-Wert bei 0.659 (p = 0.003) und bei schwerer OSA lag der AUC-Wert bei 0.823 (p < 0.001). Schlussfolgerung: Rhonchopathie-Patienten mit OSA lassen sich von Rhonchopathie-Patienten ohne OSA allein durch die EEG-EMG-Kohärenz der Polysomnografie mithilfe der Multitaper-Kohärenz -Methodik (MTM) unter Verwendung eines SVM-Algorithmus unterscheiden.show moreshow less

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Metadaten
Author:K. Bahr, Muthuraman MuthuramanORCiDGND, A. Abriani, P. T. Boekstegers, T. Huppertz, E. Martin, S. Groppa, C. Matthias, H. Gouveris
URN:urn:nbn:de:bvb:384-opus4-1101953
Frontdoor URLhttps://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/110195
ISSN:1438-8685OPAC
Parent Title (German):Laryngo-Rhino-Otologie
Publisher:Georg Thieme
Place of publication:Stuttgart
Type:Article
Language:German
Year of first Publication:2018
Publishing Institution:Universität Augsburg
Release Date:2023/12/13
Volume:97
Issue:S2
First Page:S355
DOI:https://doi.org/10.1055/s-0038-1640951
Institutes:Fakultät für Angewandte Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Professur für Informatik in der Medizintechnik
Dewey Decimal Classification:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Licence (German):CC-BY-NC-ND 4.0: Creative Commons: Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitung (mit Print on Demand)